Нейросетевые подходы в диагностике заболеваний и MSOMA алгоритм в журнале «Моделирование и анализ данных»

Вышел в свет новый выпуск журнала «Моделирование и анализ данных» №2 (2020 год). В выпуске опубликованы научные статьи в области математического моделирования и анализа данных, методов оптимизации, комплексов программ и методик обучения.

Редакция журнала предлагает читателям ознакомиться со статьями, в которых рассмотрен байесовский классификатор движений глаз I-BDT, выделяющий 3 типа событий: фиксации, саккады, плавные следящие движения, а также продемонстрированы возможности применения нейросетевых подходов к диагностированию заболеваний на примере диагностики коронавируса.

В выпуске представлен подход к автоматизации подбора видеоматериалов к текстовым
слайдам на уроках английского языка в онлайн-школе путем векторизации текста слайда и субтитров видео при помощи меры TF-IDF. Решается задача нахождения оптимального управления в простейшем классе постоянных управлений на основе оптимизационной математической модели военного подчинительного взаимодействия двух государств.  Излагается принцип наполнения и обновления информации при управлении иерархической базой данных сложной системы при наличии неопределенных факторов.

В выпуске представлены исследования, рассматривающие алгоритм решения задачи нахождения глобального условного экстремума функции многих переменных на заданном параллелепипедном множестве допустимых решений и содержащие примеры, иллюстрирующие применение созданного алгоритма и соответствующего программного обеспечения. Описан подход к построению прогноза числа преподавателей, которое необходимо нанять онлайн-школе английского языка, на основе анализа исторических данных о проведенных уроках с использованием моделей линейной регрессии и тройного экспоненциального сглаживания. Рассматривается роль образного мышления в научном мышлении и применение нечетко-множественного подхода к анализу качества профессионального образования управленческих кадров.